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[机器学习] 《机器学习实战》 价值500 2019

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发表于 2020-4-18 09:18:12 | 显示全部楼层 |阅读模式
│  介绍.png+ W1 ~0 t& w1 f: {- X2 C
│  & ?( d+ K7 N7 |' u0 ?% Y1 D
├─01.第1章 k-近邻算法
, n4 i5 U. F& |│      任务01:第1期 k-近邻算法(完整版).zip+ w8 k2 \& z' z7 F
│      任务02: 1.机器学习概述.mp40 O6 f& G" u6 d
│      任务03: 2.k-近邻算法原理.mp43 o( F# v+ y1 K0 I! M
│      任务04: 3.k-近邻的python实现.mp4
" F5 Y! C3 r! \+ S& t: S; f) g9 @│      任务05: 4.k-近邻算法之约会网站配对效果判定.mp4
$ E1 o/ @. d8 O( s  \# a% M3 g│      任务06: 5.k-近邻算法之手写数字识别.mp4
: |7 I. D$ N0 e: K2 a│      
5 {4 b0 k( C5 J; b! K├─02.第2章 决策树' X& H& D! L( N/ e, |
│      任务07:第2期 决策树(完整版).zip
, s/ S9 `  {: B2 k! U! I+ ]) x│      任务08: 1. 决策树原理简介.mp4$ a! H; I" F1 v. ?4 ~; Y# D1 L
│      任务09: 2. 决策树的构建准备工作.mp49 v4 x  u4 K( v1 O9 H0 z& U; u
│      任务10: 3. 递归构建决策树.mp4
) w+ H/ d1 `& Z7 x* V│      任务11: 4. 利用sklearn绘制决策树.mp43 z: Y. q+ ^+ G
│      任务12: 5. 决策树的可视化.mp4( z8 [1 M' S7 J$ y6 B
│      任务13: 6. 使用决策树预测隐形眼镜类型.mp44 y$ ?2 \2 |  U! ?* J3 l
│      
+ y3 \( a0 i' ~" ?- [  q9 |├─03.第3章 朴素贝叶斯3 G) ]7 @3 \/ B# D" P( j% ]
│      任务14: 第3期 朴素贝叶斯 (完整版).zip( }# j5 C' [7 e% N4 V. E
│      任务15: 1. 朴素贝叶斯概述.mp4
$ W( o' a  I& j7 {& s│      任务16: 2. 朴素贝叶斯之鸢尾花数据实验.mp4
, S- f5 B, l" e. v( Z/ v  A: b│      任务17: 3. 朴素贝叶斯之言论过滤.mp4
  `+ d+ w0 d4 R& A+ \│      任务18: 4. 朴素贝叶斯之垃圾邮件过滤.mp4( I6 J7 O# r4 ]+ r3 c0 B5 Y
│      任务19: 5. kaggle比赛之“旧金山犯罪分类预测”.mp4: e3 J: C% |' Q8 ^# M
│      任务20: 6. 算法总结.mp4
/ @/ p7 e* M0 O/ U5 h7 O' u& A│      $ y. m; S. D, }6 w0 ^% s
├─04.第4章 Logistic 回归
  R+ z$ D% X' K" a* k- z│      任务21:第4期 logistic(完整版).zip1 `/ Q) t+ H% L% v$ M5 \* t
│      任务22: 1. logistic原理概述.mp4$ i; M6 p9 u# Y5 G
│      任务23: 2. 损失函数正则化.mp4
$ s9 ]! Z4 M  g3 y# Z# ^│      任务24: 3. 梯度下降法.mp47 G+ q# _# L% }" W% F
│      任务25: 4. 梯度下降种类解析.mp4! _. c/ l" N0 Y  g3 Q, r
│      任务26: 5. 梯度下降求解逻辑回归.mp4( ^$ ^' b) |! T+ ~3 R
│      任务27: 6. 病马案例.mp4
; Y# t, U! K4 X* f0 e7 K3 x  m│      任务28: 7. sklearn实现葡萄牙银行营销案例.mp4
5 u7 g& t. c" p! M2 P! \* a# K( f" |│      任务29: 8. 分类算法大比拼.mp45 }9 S2 t; v, S% h+ h; @
│      任务30: 9. 算法总结.mp4
( x: m2 P- ~8 E# P│      
7 v4 I/ N" L) G- s' h6 D├─05.第5章 支持向量机
7 P8 ~5 k1 Z6 L  L* P& w: ~( L│      任务31:第5期 支持向量机(完整版).zip+ w2 `2 N) y: L
│      任务33: 2. 补充数学公式.mp4# ?/ i* m9 D8 e6 R5 R1 h
│      任务34: 3. smo算法流程.mp4
" @+ C8 P8 @8 W7 G1 [0 |4 d1 A; ?4 Y, s│      任务35: 4. 简化版smo算法.mp40 I2 ?. Z3 I8 @
│      任务36: 5. 完整版smo算法.mp4
( g' N, V& y5 n3 A2 u1 k2 \│      任务37: 6. 核函数.mp49 E1 X& M, Y5 @
│      任务38: 7. 非线性svm.mp4
  I" a; B: I$ Z& g, t: P' \0 \( [4 S0 b, r│      任务39: 8. 案例:svm之手写数字识别.mp4( B, ~7 P( N- K
│      任务40: 9. 算法总结.mp42 a) y9 {- e6 P% X* |/ p1 [  ]
│      . B7 p% x' L) R7 h
├─06.第6章 AdaBoost算法
7 ~  D' U; _5 T* ?( O  v. ~│      任务41:第6期 Adaboost算法(完整版).zip( ?  Q4 c/ n: C; ?0 D$ q. h
│      任务42: 1. 集成算法概念.mp4
% E* k8 _4 ~& V% G1 R0 H+ [0 ?│      任务43: 2. adaboost算法步骤.mp4
$ G- E( J( F3 N% u│      任务44: 3. 构建弱分类器.mp4
) T4 }* h8 i3 e0 h3 w3 L│      任务45: 4. adaboost完整版函数.mp4! n# v* w4 ?# j% _6 n
│      任务46: 5. 案例:adaboost在病马数据集上的应用.mp4
' k0 N8 p  O* y- w6 N! K, h│      任务47: 6. 分类器衡量指标.mp4
# I2 t! H) ^7 I1 T, _│      任务48: 7. 样本不均衡问题.mp4
4 s' X" t  m+ v( q│      任务49: 8. 案例:套坦尼克号幸存者预测.mp4' k9 i7 |. |0 o" r
│      + `0 v( M# @: K
├─07.第7章 线性回归- p. ?$ j) _- L
│      任务50:第7期 线性回归(完整版).zip
4 Q/ F& E. E0 [* S* J│      任务51: 1. 线性回归概述.mp4
1 {: |; f0 |3 K  E) Y/ S│      任务52: 2. 线性回归的损失函数.mp4
4 w! Z0 P( a5 D│      任务53: 3. 简单线性回归python实现.mp4
3 M$ w3 r, F, _  _/ r9 ]& j7 G9 F│      任务54: 4. 局部加权线性回归.mp4% s$ L, T( Z9 T$ ^4 r
│      任务55: 5. 案例:预测鲍鱼的年龄.mp4: f' n* ], Z! O: Q1 N- L3 \) J7 p
│      任务56: 6. 岭回归.mp4
. a3 X" y' L" n/ u│      任务57: 7. lasso和向前逐步回归.mp4
- L# ?: o' P  z6 |( r+ K* @│      任务58: 8. 爬虫获取乐高交易数据.mp4
# o* i. N' Y# A% O# f9 f2 c│      任务59: 9. 乐高二手成交价预测.mp4  a4 Y8 {, m4 Z
│      
0 K7 o: c2 L& V1 B9 E3 z; y├─08.第8章 树回归% }/ P: E6 _  ?4 p. v1 B' ?, K1 g! ?
│      任务60:第8期 树回归(完整版).zip
) o( y, Q, [1 _5 O# z│      任务61: 1. 决策树回顾.mp40 z+ b2 q+ M2 m+ k) i5 V
│      任务62: 2.cart算法概述.mp4
& Z5 e- j. y) q' w│      任务63: 3. cart回归树的python实现.mp4
) N. z5 q/ x3 `9 j7 @│      任务64: 4. 回归树的sklearn实现.mp43 S8 ]. I8 S! g* ~
│      任务65: 5. 树剪枝.mp4
. n1 d" ?" |) P  e│      任务66: 6. 模型树.mp4
) L4 y% s  t" ?│      任务67: 7. 回归树预测结果.mp4
& [' i! X% s, e( |+ ?# W5 i: v│      任务68: 8. 模型树和标准线性回归预测结果.mp4
2 n! g+ j% {, T4 ]! ~│      任务69: 9. 使用python的tkinter库创建gui.mp4. a7 _5 F% _' F  J
│      
* ^# v# f! f  r$ L* X- c3 A( X. @├─09.第9章 K-均值聚类算法
  v) m. q% t/ N3 ]4 _5 I  p' v5 v, x│      任务70:第9期 K-均值聚类(完整版).zip: D; _/ u! J( \; p, z9 Y8 o! p; q
│      任务71: 1. 聚类分析概述.mp4. [/ V: I8 m# P3 y4 E. z
│      任务72: 2. k均值算法原理.mp4
# o: `3 r8 F4 _$ `' G- X2 V, Q8 U7 H│      任务73: 3. k均值算法的python实现(1).mp4
, `7 c0 G) h/ t# W2 [/ e! U│      任务74: 4. k均值算法的python实现(2).mp4
& n1 [/ F6 O. u4 y. H) ]│      任务75: 5. 算法验证.mp4
8 h) A- n  y+ P7 b* d│      任务76: 6. 误差平方和sse和学习曲线.mp4
2 o4 P# W+ m& T' \0 K, S│      任务77: 7. 模型收敛稳定性探讨.mp4
& W- s) P( c& |& X. w│      任务78: 8. 二分k均值法(1).mp4& z! y  ]' t) P: o& k
│      任务79: 9. 二分k均值法(2).mp4& |, @, [0 V# T1 O
│      任务80: 10. 聚类模型评价指标.mp4% e+ n& L% h7 H9 ^# l' `% ?
│      任务81: 11. 轮廓系数的python实现.mp4! ~$ G; L2 @2 y
│      任务82: 【附录1】距离类模型中距离的确定.mp4
& H6 l- J% I+ x+ W4 y! c5 g│      任务83: 【附录2】归一化处理.mp40 t0 U6 A6 o. G* i& q% a
│      # f/ ~. z# P( h; F
└─10.第10章 关联规则之Apriori8 k3 a3 l; m  j1 _$ o
        任务84:课件、代码及数据集下载.zip
) W7 e) b- `: C/ c        任务85: 1 关联分析概述.mp48 o3 g3 Q4 Z1 R
        任务86: 2 频繁项集的评估标准:支持度&置信度.mp4
4 `" p8 `& w. \# a        任务87: 3 频繁项集的评估标准:提升度.mp4
+ P! g. X( a! O9 K        任务88: 4 关联规则的发现.mp4" ]  n: C  s. A
        任务89: 5 apriori原理.mp4
+ M4 d# Q5 S& u6 _8 Z* E8 g        任务90: 6 apriori挖掘频繁项集(1).mp4" ]; [( v3 B9 x5 k5 `* R
        任务91: 7 apriori挖掘频繁项集(2).mp4
" [# f' D7 k8 C& e2 l        任务92: 8 apriori挖掘频繁项集(3).mp4$ R5 i; Q6 b$ L) W8 o
        任务93: 9 apriori挖掘关联规则(1).mp4
& U' C# E. P( G# H6 E+ o' s        任务94: 10 apriori挖掘关联规则(2).mp48 k9 l/ v8 w& N' g( V: `6 A
        任务95: 11 案例:发现美国国会投票中的模式.mp4
0 s7 t) X# N& \6 N        任务96: 12 案例:发现毒蘑菇的相似特征(1).mp4" M% G5 J" H  I. Y) V
        任务97: 13 案例:发现毒蘑菇的相似特征(2).mp4
. [" _! _8 U6 ~/ C# ?* [# x        任务98: 14 案例:发现毒蘑菇的相似特征(3).mp4/ i/ V( g0 S1 K) F  O6 U

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发表于 2020-7-19 13:37:32 | 显示全部楼层
太厉害了
学数学
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